计算b4和b5的欧式距离

要计算两个向量之间的欧式距离，可以使用Python中的numpy库。欧式距离（也称为欧几里得距离）是两点之间“直线”距离的度量，可以通过以下公式计算：

[ \text{distance} = \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - y_i)^2} ]

其中 ( x_i ) 和 ( y_i ) 分别是向量 ( b4 ) 和 ( b5 ) 的第 ( i ) 个分量。

以下是如何使用 numpy 计算两个向量 b4 和 b5 之间的欧式距离的示例代码：

import numpy as np

# 假设 b4 和 b5 是两个已经定义的一维数组
b4 = np.array([1, 2, 3])
b5 = np.array([4, 5, 6])

# 计算欧式距离
euclidean_distance = np.linalg.norm(b4 - b5)

# 打印结果
print("向量 b4:", b4)
print("向量 b5:", b5)
print("欧式距离:", euclidean_distance)

解释：

• np.array([...]) 用于创建一个数组。
• np.linalg.norm(x) 计算数组 ( x ) 的范数，默认情况下是 L2 范数，即欧几里得范数，也就是我们通常说的欧式距离。

这种方法简单且直接，能够有效地计算出两个向量之间的欧式距离。确保 b4 和 b5 的维度相同，否则在计算时会出现错误。